随着数字时代的发展，如今的医学图像可以利用网络来达到存储和传输的目的，这也使得图像的篡改变得很普遍，因此解决医学图像的真实性和完整性认证问题是目前的当务之急。本文将医学图像的特点和数字水印技术结合起来，提出了医学图像在防伪技术领域的水印算法。主要内容如下：1.提出了一种基于小波变换和奇异值分解的全息水印算法，本算法结合数字全息图本身的不可撕毁性以及奇异值分解的特性，可以增强水印算法抗多种攻击的能力。首先将水印图像生成全息图，然后对医学图像进行二级小波变换，选取中频系数进行奇异值分解，将全息系数替换医学图像的S系数。该算法能抵抗噪声，滤波，平移，缩放，JPEG压缩等攻击，且能抗打印扫描带来的几何失真。2.提出了一种面向医学图像的全息线性增强水印算法，利用线性变换对全息图进行图像增强，很大程度上提高了水印算法的鲁棒性。首先将水印信息编码成QR码图像，并对其进行二值化，然后对二值QR码进行傅里叶变换生成全息图，再对它进行线性增强，最后将水印嵌入到医学图像的2次小波逼近子图中；水印提取时，采用了信息补偿QR码的纠错方法，提高水印信息解码的正确率。实验结果证明该方法能够较好的解决水印鲁棒性与不可见性之间的矛盾，能抵抗常见攻击以及恶意篡改，具有较强的鲁棒性。3.提出一种面向医学图像的半脆弱水印算法，改进了现有半脆弱水印算法篡改定位准确性的问题，提出了水印相似度的概念，降低了算法的虚警概率。首先对医学图像分块，计算图像块中各象素点高5位比特的灰度均值，将水印嵌入到图像的2个最低有效位中，再按照奇偶法重新计算水印信息得出认证水印，将其嵌入到图像的倒数第三有效位中；图像认证时，比较倒数第三有效位中的认证水印和2个最低有效位中提取水印之间的相似度，当水印的相似度高于0.6时，认证篡改定位结果正确，否则，认证结果错误。该算法的篡改定位精度为2×2象素的图像块。实验结果表明，算法准确性较好、安全性较高，且具有较好的实用性。